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一种新的组织病理学图像分类框架，DMSL

2023-01-25 18:22 阅读(258) 评论(0) 分类：专业

近日，中国科学院深圳先进技术研究院秦文健博士团队联合南方科技大学第二附属医院（深圳市第三人民医院）罗伟仁博士团队在生物医学和健康信息学国际顶级期刊 IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics（IEEE JBHI）上在线发表了题为：Deep Multi-Magnification Similarity Learning for Histopathological Image Classification 论文。

该研究针对不同放大倍率下组织病理学图像信息融合的问题，提出了一种创新性的深度多放大倍率相似性学习方法，该方法不仅有助于多放大倍率学习模型的可解释性，易于可视化低维（如细胞级）到高维（如组织级）的特征表示，克服了跨放大倍率信息传播理解的困难；同时借助于相似性交叉熵损失函数的设计，可以更好学习交叉放大倍率之间信息的相似性。最后通过不同主干网络特征提取和不同放大倍率组合的实验验证了所提出方法的有效性，并进一步通过可视化方式展示其解释能力，分别在鼻咽癌组织病理和公开的乳腺癌数据集上开展实验以验证方法性能，与现有方法对比，其曲线下面积（AUC）、准确度均取得了优异的性能。

IEEE JBHI主要聚焦于交叉学科和生物医学与健康应用，是计算机科学和信息系统领域的领衔期刊之一，国际上公认的生物医学和健康信息学领域的TOP学术期刊，在全球27种医学信息学（Medical Informatics）SCI收录期刊中排名第1（TOP1）；中科院Medical Informatics、Computer Science、Interdisciplinary Applications、Computer Science ＆ Information Systems以及Mathematical ＆ Computational Biology小类一区。

学术报道：

中国科学院官网：

https://english.cas.cn/newsroom/research_news/infotech/202302/t20230210_326982.shtml

https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_21678556